Zeitplan für Ereignisse, Erlebnisse und Begegnungen 2018

Heutzutage gibt es diverse Möglichkeiten Marketing Aktivitäten zu steuern und auf Kunden abzustimmen. Den idealen Ansatz zu finden ist die wesentliche Herausforderung  und häufig ist dieser Prozess auf Annahmen basiert, wie beispielsweise auf Attributions Modelle (z.B. mit der Annahme: last-click-wins). Aber stimmen diese Annahmen, bzw. wie lassen sie sich überprüfen?  Können wir anhand dieser Annahmen Kundenverhalten und Marketingeffizienz valide vorhersagen?

Die gängigen Steuerungs-Modelle können nicht erklären, was der reale Effekt des Marketing ist, bzw. wie sich Kunden ohne eben diese Marketing Beeinflussung verhalten hätten. Daher sollten Modelle kontinuierlich auf Kausalzusammenhänge über echte A/B Tests überprüft werden.

So kann die Effizienz des Marketing Budgets valide optimiert werden, ohne von fehlerhaften Annahmen verfälscht zu werden.

In unserer Präsentation zeigen wir, wie verschiedene Annahmen der Marketing Steuerung mit A/B Tests überprüft, und dabei zum Teil überraschende Erkenntnisse generiert werden .  Darüber hinaus diskutieren wir, wie diese Erkenntnisse in die Marketing Steuerung integriert werden können.

Man könnte meinen, ARD und ZDF können, wollen und müssen sich nicht messen lassen. Geld vom Rundfunkbeitrag kommt doch eh rein und warum muss man dann auf Daten schauen? Bei gutem Journalismus geht es doch um die Inhalte, nicht die Zahlen. Bei funk, dem Content-Netzwerk von ARD und ZDF, stellt man sich diesem Konflikt. Inhaltemacher und Datenanalysten kommen zusammen, um gemeinsam die scheinbaren Hürden zu überwinden. Der epic Battle zwischen Geisteswissenschaften und Naturwissenschaften lässt grüßen. Aber in Wirklichkeit kämpft man doch auf derselben Seite: Wir wollen Menschen mit demokratiestärkenden Inhalten erreichen und anregen. Es ist einiges passiert und viel liegt vor uns – daher der Versuch einer Momentaufnahme.

Anna Denejnaja befragt und diskutiert mit Vorreitern, die bereits heute spannende Projekte mit Machine Learning und AI umsetzen

Ist Out of Home in Zeiten der Digitalisierung der Medien ein relevanter Kanal? Out of Home ist kein Medienkanal der direkt auf Individuen oder Haushalte planbar ist, sondern erreicht immer nur die Personen, die sich in der Nähe befinden, was in der in der klassischen Mediaplanung zu hohen Streuverlusten führt und mit großer Unsicherheit verbunden ist. Erst die Digitalisierung der Werbeflächen und die Ad-Server basierte Aussteuerung von Out of Home-Kampagnen führt dazu, dass Out of Home optimierungs- und wirkungsbasiert geplant und ausgesteuert werden kann. Dabei führt die richtige Kombination aus relevanten und aktuellen Daten, online- und offline-Datenquellen, optimierten Prozessen, systematischem Testing und zielgruppenadäquater Kommunikation zu einem messbaren Kampagnenerfolg. Nicolas Bell wird aufzeigen, wie digitale OoH Kommunikation zu einem messbaren Erfolg führen kann.

In seinem Vortrag erläutert Oliver Weber die Umsetzung und Visualisierung von Kohorten-Analysen in R auf Basis von Tracking-Daten aus Webtrekk. Die Analyse hat zum Ziel die Nutzerbewegungen im Zeitverlauf zwischen verschiedenen Schritten innerhalb einer definierten Customer Journey zu visualisieren, ausgehend von jeweils einem konkreten Journey Schritt. Dies soll am Beispiel des OBI Gartenplaners und der damit zusammenhängenden Kontaktpunkte vorgestellt werden, konkret dem Projekt „Terrasse“. Die Analyse der Kohorten schafft dabei ein Verständnis für die zeitlichen Abstände zwischen den Journey-Schritten und verdeutlicht ebenso die Exit-Quote pro Journey-Schritt.

Looking at conferences and sales materials over the past few years, the most-used buzzword is pretty much artificial intelligence. Countless initiatives and products claim to rely on machine learning, deep learning and hyper-advanced statistical modelling to improve performance and deliver outstanding, never-seen results. Yet when digging deeper, one has a hard time finding concrete use cases.

In this session, we want to give you a short practical introduction to artificial intelligence in marketing and show applications. Explore with us where AI is bullshit and where it can change your life.

For example:
The past year has shown that the programmatic ads universe sacrifices quality at the expense of quantity. Just as in programmatic, pretty much all marketers have realised that they need to be seen to have an AI offering whether or not they actually do.

Ein Einblick in die Deutsche Bank und ihren Weg zum datengetriebenen Marketing. Welche Rollen spielen dabei Technologie, Software und Kultur? Was sind die Erfolgsfaktoren und wo liegen die Stolpersteine?

As marketers, we need to evolve behind throwing marketing dollars at consumers without recognizing intent via user expressed behavior.  Many brands don't think of what makes people want to connect.  As marketers, we need to add user intent into our processes, and allow intent to guide how we strategize, create content, and decide what channels to use, and when.   We'll explore ways of adding Intent into the mix, and using various data sources, including AI and Machine Learning, to gather the data we need to analyze user intent.

Überall kann man es lesen: „Data, Insights, Actions“. Daten müssen in Erkenntnisse und Erkenntnisse in Handlungen transformiert werden. Doch die Möglichkeiten, Taten aus den Insights folgen zu lassen, waren nicht immer überwältigend.
Die Daten „gefangen“ im Datawarehouse, täglich oder maximal stündlich aktualisiert. Auf der anderen Seite existieren viele neue Aktivierungsmöglichkeiten wie On-Site Personalisierung, Push-Notifications oder Email-Automation.
Doch diese Tools und Kanäle sind nur so gut wie die zu Grunde liegenden Daten.
Dieser Vortrag gibt eine Einführung in die Themen Marketing Automation und Customer Data Platform und zeigt konkrete Anwendungsszenarien, die DEINHANDY in den letzten Monat umgesetzt hat + weitere Ideen und Anregungen für Usecase.

Die Neukundengewinnung über Kanäle wie Google AdWords ist eine kostspielige Angelegenheit. In wettbewerbsstarken Branchen wird mit der ersten Bestellung häufig noch kein Geld verdient. Der Erfolg einer Kampagne hängt davon ab, ob es gelingt, mit dem teuer gewonnenen Neukunden weitere Geschäfte zu tätigen.Problem: Wie gelingt es, der ursprünglichen Akquisitionskampagne auch die nachfolgenden Sales zuzuordnen? Insbesondere bei einer Vielzahl von Touchpoints in der Customer Journey und wechselnden Devices ist dies eine Herausforderung.

Attributionsmodelle und ökonometrische Media-Mix-Modelle sind wesentliche Pfeiler in der Messung von Werbeeffizienz. Immer mehr Unternehmen nutzen ergänzend randomisierte Experimente, um sowohl bestehende Methoden zu validieren als auch um Antworten zu bislang schwer messbaren Fragen zu liefern. Wir zeigen Ihnen, wie Sie solche Experimente sicher und zuverlässig durchführen und Fehler vermeiden können.

Am Beispiel von YouTube vermitteln wir Ihnen Dr. Isabel Marcin und Miriam Strasmann drei Anwendungsmöglichkeiten und zeigen, wie Unternehmen diese erfolgreich genutzt haben:

Wie Experimente den Wert von unterschiedlichen Mediakanälen und Kampagnen messen.
Wie A/B Tests dazu beitragen, die Effektivität von Creatives und Targeting zu optimieren. 
Wie man mit Hilfe eines Test & Learn Ansatzes, Wachstum mit Risikominimierung vereinen kann.

Früher war alles besser (langweiliger): Als TV-Sender über TV-Trailer für ein TV-Format zu werben, war eine dankbare Marketingaufgabe. Heute ist alles viel komplexer (spannender): Mehr Kanäle, mehr Angebote, bessere Technologien, höhere Zuschaueransprüche - und ProSiebenSat.1 ist selbst im Kerngeschäft Bewegtbild längst mehr als eine Anzahl von TV-Sendern. In diesem Vortrag erläutert Christian Gersmeier, Director Strategic Marketing, wie das Unternehmen die Marketingevolution meistert und warum ihn diese Herausforderung begeistert. Ganz nach dem Motto: Es war nie spannender, im Marketing zu arbeiten.

Die Moderatorinnen fassen das Wichtigste der letzten zwei Tage für Sie zusammen.